package com.xiaoquan.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.xiaoquan.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.xiaoquan.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.xiaoquan.common.utils.PageUtils;
import com.xiaoquan.common.utils.Query;

import com.xiaoquan.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.xiaoquan.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.xiaoquan.gulimall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.util.StringUtils;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    // TODO 查询出整个数据 以 树行结构显示
    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        // 查询出全部的类目对象
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(null);

        // 创建一个集合 放一级类目
        List<CategoryEntity> categoryParent = new ArrayList<>();

        // 创建一个map集合    组装成树行结构
        Map<Long, List<CategoryEntity>> map = new HashMap<>();

        for (CategoryEntity categoryEntity : categoryEntities) {
            Long id = categoryEntity.getCatId();
            Long parentCid = categoryEntity.getParentCid();
            if (parentCid == 0) {
                categoryParent.add(categoryEntity);
                continue;
            }
            List<CategoryEntity> sons = map.get(parentCid);
            if (sons == null){
                sons =new ArrayList<>();
                map.put(parentCid,sons);
            }
            sons.add(categoryEntity);
        }
        for (CategoryEntity categoryEntity : categoryEntities) {
            List<CategoryEntity> categorySons = map.get(categoryEntity.getCatId());
            categoryEntity.setChildren(categorySons);
        }
            return categoryParent;

    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO 检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用

        // 逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    // 需求： [2/25/255]
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        // 每次都要找父id 这是一个递归的算法  所以写一个递归的方法 直接调用即可
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);  // 结果：[225/35/2] 所以要逆序
        // TODO 集合工具类 将收集到的数据逆序
        Collections.reverse(parentPath);  // 结果[[2/25/255]]
        return  parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]); // 然后再变成数组 返回
    }


    // TODO 使用注解 @CacheEvict
    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict 失效模式  key不需要加自定义的前缀  redis中有前缀 去除前缀的名字就是下面key要填的值 切记
     *  1、同时进行多种缓存操作   @Caching
     *  2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = {"category"},allEntries = true) 默认是false
     *  约定：
     *      1、存储同一类型的数据，都可以指定成同一个分区。分区名默认就是缓存的前缀
     *      2、spring.cache.redis.use-key-prefix=true 默认开启前缀
     *      3、# spring.cache.redis.key-prefix=CACHE_ 禁止使用自定义的前缀名 使用默认的前缀名
     *          category::key == category::category-level1 ->相当于在redis里面以树行结构来显示
     * @param category
     *
     * 数据库修改了一次 就会删掉缓存中的数据
     */
    // @CacheEvict(value = "category" ,key ="'category-level1'" )

//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category" ,key ="'category-level1'" ),
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
//    })
    // category::key ->相当于在redis里面以树行结构来显示
    @CacheEvict(value = {"category"},allEntries = true) // 失效模式 allEntries = true 默认删除分区category里面所有的数据
//  @CachePut // 双写模式 使用这个注解--> 如果返回的是最新的数据，去缓存中在放一份。因为：注解@CacheEvict生效了，由于修改了数据库而删除了之前的缓存，所以就要重新在放一份
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
            // 首先要更新自己
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(),category.getName());
    }

    // TODO 使用注解 缓存@Cacheable
    /**
     * 1、每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区（按照业务类型分）】
     * 2、@Cacheable({"category"})
     *  代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不用调用。
     *  如果缓存中没有，就会调用这个方法,最后将方法的结果放入缓存
     * 3、默认行为
     *  3.1、如果缓存中有，方法不用调用
     *  3.2、key默认自动生成，（category::SimpleKey []) 缓存的名字::SimpleKey []（自主生成的key值）
     *  3.3、缓存的value的值，默认使用的是java序列换机制，将序列换后的数据存到redis  （其他语言调用会不兼容）
     *  3.4、默认是时间是-1 永不过期 不符合规范 没有设置过期时间
     *
     *  自定义
     *      1、指定生成缓存的key的名字；  key属性指定，接收一个SpEL表达式
     *      2、指定缓存中数据的过期时间；  配置文件中修改tll
     *      3、将数据保存为json格式；   自定义RedisCacheConfiguration即可
     * 4、Spring-Cache的不足
     *      1)、读模式
     *          缓存穿透：查询一个永不存在的id 解决：缓存空数据；spring.cache.redis.cache-null-values=true
     *          缓存雪崩：redis中大量的key在同一时间失效了，此时大量并发同时进来访问  解决：加随机时间。加上过期时间；spring.cache.redis.time-to-live=86400000
     *          缓存击穿：redis中刚好有一个热点的key失效了，此时又有大量的数据来访问这个key；解决：加锁；?默认是没有锁的; sync = true（加锁，解决击穿）
     *      2)、写模式：（缓存与数据库一致）
     *          1)、读写加锁（适合写少，读多的情况下）
     *          2)、引入中间件Canal，感知到MySQL的更新去更新数据库
     *          3)、读多写多的，直接去查询数据库就行
     *     总结：
     *      常规数据（读多写少，及时性，一致性不高的数据）；完全可以使用Spring-Cache;写模式（只要有缓存的数据过期时间就足够了）
     *      特殊数据：特殊设计
     *
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"},key = "'category-level1'" ,sync = true)  // key = "#root.method.name"
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevelOneCategorys() {
        System.out.println("获取一级类目的方法被调用了");
        QueryWrapper<CategoryEntity> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("parent_cid",0);
        List<CategoryEntity> list = list(wrapper);
        return list;
    }

    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);
        List<CategoryEntity> levelOneCategorys = getPatent_id(selectList, 0L);
        // 2、封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> catalog2All = levelOneCategorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            // 2.1、每一个一级分类下的二级分类
            List<CategoryEntity> catalog2List = getPatent_id(selectList, v.getCatId());
            // 2.2、封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (catalog2List != null) {
                catelog2Vos = catalog2List.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 找出每一个二级分类下的三级三类 封装成Vo
                    List<CategoryEntity> level3 = getPatent_id(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3 != null) {
                        // 封装成二级VO里面的三级VO格式
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3.stream().map(l3 -> {
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo();
                            catelog3Vo.setCatelog2Id(l2.getCatId().toString());
                            catelog3Vo.setId(l3.getCatId().toString());
                            catelog3Vo.setName(l3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect); // 为二级分类下的 三级分类集合设置数据
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        return catalog2All;
    }

    // 从redis缓存中获取数据
    // @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
        // 给缓存中放入字符串数据， 从缓存中拿出来的json字符串数据还要逆转成能用的对象类型数据；【序列化与反序列化的过程】

        // 1、加入缓存逻辑  缓存中存入的数据都是JSON字符串
        // JSON的好处：跨语言、跨平台兼容
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)){ // 从缓存中获取值 为空
               // 2、缓存中没有数据     2.1、从数据库中查询出来 并放入缓存中
            System.out.println("缓存没命中。。。。。。查询数据库");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();

            return catalogJsonFromDb;  // 这边是从数据库直接查出来的数据 不要转为json字符串格式的数据了 可以直接返回
        }

        System.out.println("缓存命中。。。。。。  直接返回");
        // 转为指定的对象
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result
                = JSON.parseObject(catalogJSON,new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});
        return  result;
    }

    // TODO 缓存里面的数据如何与数据库保持一致
    /**
     *  系统的一致性解决方案
     *    1、缓存的所有数据都有过期时间，数据过期下一次查询触发主动更新
     *    2、读写数据的时候，加上分布式的读写锁
     *        不经常写，经常读的数据
     */
    /**
     * 缓存里面的数据如何与数据库保持一致
     * 缓存数据一致性
     * 1）、双写模式：改完数据 就立马更新缓存里面的数据
     *      问题会有脏数据的产生：
     *          同时有A,B两个线程修改1号商品，A先修改1号商品，由于卡顿的原因 B开始修改1号商品 并快速写入了缓存，此时A在慢慢的写入缓存 此时得到的数据就i修改了一次
     *      解决一：写入数据库和写入缓存 保证原子性操作 全部执行完了 下一个线程才能得到锁
     * 2）、失效模式：改完数据，将原来的缓存删除 等待下次查询进行主动更新
     *      问题
     *
     *      解决：加入读写锁
     *
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {

        // 获取分布式锁  锁的名字一样 锁就一样
        // 锁的粒度，越细锁的资源就越少，运行的速度也就越快
        // 锁的粒度；具体缓存的是某个数据，11号商品； product-11-lock，product-12-lock
        RLock lock = redisson.getLock("cCatalogJson-lock");
        lock.lock(); // 加了锁 下面的页面代码都是阻塞等待

            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
            try { // 加锁成功....执行业务逻辑
                // 2、设置过期时间  问题2：还没执行到设置过期时间 就出现了问题了 这样就导致 还没设置上过期时间  解决2：加锁和设置过期时间保证为原子性操作
                // redisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
                dataFromDb = getDataFromDb();
            }finally {
                lock.unlock();

            }
            return dataFromDb;

    }


    // 分布式锁：加锁保证原子性；解锁保证原子性
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {
        // 1、占分布式锁。 去redis占坑    设置过期时间必须和加锁是同步的，保证是原子性的操作（避免死锁）
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        // 设置锁 和锁的值 过期时间
        // 设置 锁 是为了保证只有一个进程 进来查询数据库  问题1：占好了锁，业务代码异常或者宕机。没有执行删除锁的命令。就会造成死锁；解决1：设置过期时间
        // 设置 锁的值 是为了保证删除锁的的时候 删除的是同一把锁，而不是删除了其他进程的锁
        // 设置 过期时间 是为了 防止死锁；在执行业务逻辑的时候 还没来得及删除锁，电脑发生了故障来不及删除锁。
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,300,TimeUnit.SECONDS); // setIfAbsent =setnx （set if no exist）: 如果不存在就设置
        if (lock){ // 如果 lock= true  那么就是加锁成功了
            System.out.println("获取分布式锁成功.....");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
            try { // 加锁成功....执行业务逻辑
                // 2、设置过期时间  问题2：还没执行到设置过期时间 就出现了问题了 这样就导致 还没设置上过期时间  解决2：加锁和设置过期时间保证为原子性操作
                // redisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
                 dataFromDb = getDataFromDb();
            }finally {
                // 使用脚本 进行删除锁   保证删除的是同一个进程的锁，而不是其他进行的锁  删除成功返回的是1 不成功返回的是0
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] " + // 如果 KEYS[1] 等于 ARGV[1]
                        "then " +
                            "return redis.call('del', KEYS[1]) " +  // 就调用删除的方法
                        "else " +
                            "return 0 end";   // 否则就返回0
                // 删除锁
                redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script,Long.class),Arrays.asList("lock"),uuid);
                // script：代表脚本 Long.class：表示返回值的类型
                // KEYS[1] == Arrays.asList()：表示集合类型的key   ARGV[1] == uuid：表示值  锁的值
            }
            /**
             *  这样做还是有问题3；
             *  当锁的过期时间是10s 执行业务逻辑花了9.5s 去redis查询花了0.3s 返回花了0.5s
             *  这样就超过了过期时间  返回的是自己的锁，但是里面的锁的值却不是自己的 ，删除的就不是自己的key
             *
             *  先去redis查询一下，保证当前的锁是自己的
             *  获取锁的值 进行对比，是不是当初自己放的值。 对比成功，然后就删除 = 原子性 Lua脚本解锁
             *  String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
             *  if(uuid.equals(lockValue)){
             *      // 删除我自己的锁
             *      redisTemplate.delete("lock")
             *  }
             */
            return dataFromDb;
        }else { //否则就是没成功
            System.out.println("获取分布式锁失败....等待重试");
            // 加锁失败。。。。重试机制
            try {
                Thread.sleep(100); // 避免抢占锁的时间过于频繁 需要睡眠一段时间
            }catch (InterruptedException e){
                e.printStackTrace();
                // 自旋的方式
                return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock(); // 加锁失败 等待一段时间，重新去抢占锁
            }
        }

        return getDataFromDb();
    }

    // TODO 将一大段代码封装成一个方法 选中要封装的代码 点击右键 Refactor --> Extract Method (Alt +Shift+M)
    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            // 缓存不为null 直接返回
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result
                    = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);
        List<CategoryEntity> levelOneCategorys = getPatent_id(selectList, 0L);
        // 2、封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> catalog2All = levelOneCategorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            // 2.1、每一个一级分类下的二级分类
            List<CategoryEntity> catalog2List = getPatent_id(selectList, v.getCatId());
            // 2.2、封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (catalog2List != null) {
                catelog2Vos = catalog2List.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 找出每一个二级分类下的三级三类 封装成Vo
                    List<CategoryEntity> level3 = getPatent_id(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3 != null) {
                        // 封装成二级VO里面的三级VO格式
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3.stream().map(l3 -> {
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo();
                            catelog3Vo.setCatelog2Id(l2.getCatId().toString());
                            catelog3Vo.setId(l3.getCatId().toString());
                            catelog3Vo.setName(l3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect); // 为二级分类下的 三级分类集合设置数据
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));

        String s = JSON.toJSONString(catalog2All); // 将数据转换成json 字符串
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 10, TimeUnit.DAYS); // 设置过期时间 第四个参数代表着时间单位
        return catalog2All;
    }


    /**
     * 特点：要查出所有的分类  按照要求 组织数据
     * @return
     */
    // 从数据库查询并封装分类数据
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
        // 只要是同一把锁，就能锁住需要这个锁的所有线程
        // 1、synchronized（this）：SpringBoot所有的组件在容器中都是单列的。
        // TODO 本地锁：synchronized，JUC（lock），在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this) {
            // 得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
            return getDataFromDb();
        }
    }

    private List<CategoryEntity> getPatent_id(List<CategoryEntity> selectList,Long parentCid){
        List<CategoryEntity> categoryEntities = selectList.stream().filter( // 添加过滤条件 返回想要的数据
                item -> item.getParentCid().equals(parentCid)  // 执行判断  true就是要返回的  false就是不需要的
        ).collect(Collectors.toList());
        return categoryEntities;
    }

    // TODO 递归方法 找出父id
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId,List<Long> paths){
        // 1、收集当前id
        paths.add(catelogId);
        // 先查出 当前对象的所有信息
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        // 2、如果当前类目对象的父id不为空
        if (byId.getParentCid() != 0){ // 当前对象的父id 不为0  说明当前对象有，有效的父分类
        // 3、收集父id
         findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }
}